(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211083284.6 (22)申请日 2022.09.06 (71)申请人 云南电网有限责任公司电力科 学研 究院 地址 650000 云南省昆明市经济技 术开发 区云大西路10 5号 (72)发明人 唐立军　杨迎春　闵青云　赵男　 李正志　 (74)专利代理 机构 深圳中细软知识产权代理有 限公司 4 4528 专利代理师 袁文英 (51)Int.Cl. G06V 40/20(2022.01) G06F 21/60(2013.01) G06T 7/73(2017.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 20/10(2022.01) G06V 40/16(2022.01) (54)发明名称 违章行为识别方法、 计算机设备和计算机可 读存储介质 (57)摘要 本申请实施例公开了一种违章行为识别方 法、 计算机设备和计算机可读存储介质。 其中， 违 章行为识别方法包括如下步骤： 获取现场图像； 对现场图像进行加密得到待识别图像； 构建违章 识别模型， 将待识别图像输入违章识别模型中， 以得到违章结果并输出。 因此， 本申请能够通过 现场获取的现场图像输入识别模型中得到违章 结果， 使得在无需监控人员人为实时观察监控录 像情况下， 获取较高准确率的违章结果， 以供业 务人员识别出的违章结果进行决策和操作了； 并 在将现场图像传输至违章识别模型的过程中进 行加密， 以保护现场图像的数据安全， 避免数据 泄漏。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 115424350 A 2022.12.02 CN 115424350 A 1.一种违章行为识别方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 获取现场图像； 对所述现场图像进行加密得到待识别图像； 构建违章识别模型， 将所述待识别图像输入所述违章识别模型中， 以得到违章结果并 输出。 2.如权利要求1所述的违章行为识别方法， 其特征在于， 所述对所述现场图像进行加密 得到待识别图像之前， 所述方法还 包括： 在获取所述现场图像时， 获取与所述待识别图像同一时间采集的音频信息； 将所述现场图像输入声 音预测模型中， 得到预测音频信息； 根据所述音频信息和所述预测音频信息判断所述现场图像是否为真实图像； 当所述现场图像为真实图像时， 对所述现场图像进行加密。 3.如权利要求1所述的违章行为识别方法， 其特征在于， 所述根据对所述现场图像进行 加密得到待识别图像之前， 所述方法还 包括： 获取作业人员的身份信息； 根据所述身份信息获取 得到公钥和与所述身份信息匹配的私钥； 所述根据现场图像进行加密得到待识别图像， 包括： 对所述现场图像提取面部特征， 根据 所述面部特征确定与所述现场图像对应的所述身 份信息； 根据所述身份信息匹配对应的所述私钥； 根据所述私钥对所述现场图像进行加签得到加密图像， 并将所述加密图像和所述现场 图像打包为所述待识别图像。 4.如权利要求3所述的违章行为识别方法， 其特征在于， 所述将所述待识别图像输入所 述违章识别模型中， 包括： 根据所述公钥对所述待识别图像进行解密得到解密图像； 当所述解密图像和所述现场图像一 致时， 将所述现场图像输入所述违章识别模型中。 5.如权利要求1所述的违章行为识别方法， 其特征在于， 所述将所述待识别图像输入所 述违章识别模型中， 以得到违章结果并输出， 包括： 确定所述待识别图像中的识别对象， 识别所述识别对象的关键节点； 根据多个关键节点的位置关系及位置变化确定所述识别对象的行为信息； 获取预设的违章动作识别映射表， 根据所述行为信 息查询所述违章动作识别映射表以 判断所述行为信息是否属于违章行为， 所述违章动作识别映射表用于存储 所述行为信息与 所述违章行为的映射关系； 当所述行为信息属于违章行为时， 输出对应的所述违章结果， 所述违章结果包括违章 概率及违章种类属性。 6.如权利要求5所述的违章行为识别方法， 其特征在于， 所述确定所述待识别图像 中的 识别对象， 识别所述识别对象的关键节点， 包括： 当所述关键节点被遮挡时， 将所述待识别图像转换为全景识别图像； 根据所述全景识别图像识别所述识别对象的关键节点， 所述关键节点包括显示关键节 点和遮挡关键节点。 7.如权利要求1所述的违章行为识别方法， 其特 征在于， 所述构建违章识别模型， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115424350 A 2获取第一终端采集的第 一训练样本和第 二终端采集的第 二训练样本， 所述第 一终端为 进行违章检测的采集 终端， 所述第二 终端为与所述第一 终端在同一区域范围内的其余采集 终端； 构建以所述第 一训练样本为输入项的初始违章识别模型， 以及以所述第 一训练样本和 所述第二训练样本为输入项的参考模型， 所述违章识别模型与所述参考模 型具有相同的输 出层； 利用所述第 一训练样本训练所述初始违章识别模型得到第 一违章结果， 利用所述第 一 训练样本和第二训练样本训练所述 参考模型得到第二违章结果； 根据所述第 一违章结果和所述第 二违章结果得到目标偏差， 根据 所述目标偏差对所述 初始违章识别模型进行迭代调参， 直至所述 目标偏差小于预设偏差阈值， 得到所述违章识 别模型。 8.如权利要求1至7中任一项所述的违章行为识别方法， 其特征在于， 所述得到违章结 果并输出， 包括： 根据所述违章结果 生成警告信息并输出至对应的警告 端。 9.一种计算机设备， 其特 征在于， 包括处 理器和存 储器： 所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序以实现如权利要求1到8中任一 项所述方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序被处 理器执行时实现如权利要求1到8中任一项所述方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115424350 A 3